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벡터 함수
숫자함수
- 제곱근 : sqrt(x)
- 로그 : log(x)
- 절댓값 : abs(x)
- 반올림: round(x)
- 소수점 버림 : trunc(x)
통계적 함수
- 평균 : mean(x)
- 합계 : sum(x)
- 중앙값 : median(x)
- 범위 (최소,최대) : range(x)
- 표준편차 : sd(x)
- 분산 : var(x)
- 공분산 : cov(x,y)
- 상관 계수 : cor(x,y)
- 최솟값 : min(x), 최댓값 : max(x)
집합 함수
- 합집합 : union(x)
- 교집합 : intersect(x,y)
- 차집합 : setdiff(x,y)
리스트
- 리스트는 (키, 값)으로 데이터를 저장하는 R의 모든 객체를 담을 수 있는 데이터 구조
- list(key=value, key=value, ...) 형태로 나열하며 정의
list(name="soo", height = 90)
list(x=list(a=c(1,2,3)), y=list(b=c(1,2,3,4)))행렬
- 2차원의 벡터로 행, 열로 구성된 데이터 타입
- 벡터와 같이 한 가지 유형의 스칼라만 저장 가능 ( 모두 숫자, 모두 문자열 등 가능하며 혼합 X)
- matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames) 형식
- byrow : TRUE(행 기준), FALSE(열 기준 (디폴트))
- dimnames : 행과 열의 이름 리스트
matrix(c(1:12), nrow=4)
- 4행 3열의 행렬
1 5 9
2 6 10
3 7 11
4 8 12
matrix(c(1:12), ncol=4) - 3행 4열의 행렬
matrix(c(1:12), nrow=3, byrow=TRUE)
-byrow로 인하여 행부터 데이터를 채운다
1 2 3 4
5 6 7 8
9 10 11 12
matrix(c(1:9), nrow=3, dimnames=list(c("t1","t2","t3"), c("c1","c2","c3")))
- 행이름 t1, t2, t3 , 열이름 c1,c2,c3
1 4 7
2 5 8
3 6 9 행렬 함수
- 행렬 차원 확인 : dim(x)
- m * n 행렬로 변환 : dim(x) <- c(m,n)
- 행의 수 확인 : nrow(x)
- 열의 수 확인 : ncol(x)
- m행 n열 원소 추출 : x[m,n]
- m행에 접근 : x[m,]
- n열에 접근 : x[,n]
- 행 이름 출력 : rownames(x)
- 열 이름 출력 : colnames(x)
데이터 프레임
- 데이터프레임은 벡터들의 집합을 의미
- 행과 열을 가지는 표 형식의 구조로 숫자, 문자 등 다양한 데이터 저장이 가능
- data.frame(변수명1=벡터1, ...) 형식을 갖는다.
d <- data.frame(a=c(1,2,3,4), b= c(2,3,4,5), e=c('M','F','M','F'))
> d
a b e
1 1 2 M
2 2 3 F
3 3 4 M
4 4 5 F
> str(d)
'data.frame': 4 obs. of 3 variables:
$ a: num 1 2 3 4
$ b: num 2 3 4 5
$ e: chr "M" "F" "M" "F"배열
- n차원 형태의 다차원 데이터
- array(data, dim, dimnames) 형식
- dim : 배열의 차원을 c()로 묶어서 지정
- dimnames : 배열의 차원 이름 지정, 이름 지정하지 않을 경우 기본 값은 NULL
rn = c("1행", "2행")
cn = c("1열", "2열")
mn = c("1차원", "2차원")
array(1:8, dim=c(2,2,2), dimnames=list(rn,cn,mn))반응형
